Uno sguardo onesto alla memoria degli agenti AI nel 2026: gli SDK di memoria da integrare nella tua app, i server MCP per la memoria, la memoria integrata in ChatGPT, Claude e Cursor, le basi di conoscenza per i team — e il posto di OwlMem in tutto questo.
Dati verificati sulla documentazione pubblica e sulle pagine dei prezzi di ciascun fornitore il 25 ottobre 2026. Funzioni e prezzi cambiano: se abbiamo sbagliato qualcosa, scrivi a [email protected] e lo correggeremo.
OwlMem è uno strato di memoria condivisa per gli strumenti AI che il tuo team usa già. È un server MCP gestito: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Cursor, Gemini e qualsiasi altro client MCP si collegano a un unico URL e condividono la stessa base di conoscenza, la stessa memoria a lungo termine e la stessa cassaforte cifrata end-to-end. La conoscenza è semplice Markdown su git, quindi ogni modifica si può verificare e annullare. Gli agenti possono anche lasciarsi note e passarsi compiti, così una AI riprende da dove un’altra si è fermata.
La maggior parte degli altri strumenti risolve un problema diverso:
Cosa non fa OwlMem: non è un SDK da incorporare nel tuo codice, non estrae automaticamente ricordi dalle trascrizioni delle chat né costruisce un knowledge graph, e non si può installare in self-hosting: è un servizio gestito.
Come ogni strumento gestisce ciò che conta quando più agenti AI condividono la memoria. “Non pubblicato” significa che non l'abbiamo trovato nella documentazione del fornitore, non che manchi.
Scorri lateralmente per vedere tutte le colonne.
| Strumento | Che cos'è | MCP | Condivisa tra app AI | Condivisione nel team | Come sono salvati i dati | Audit e ripristino | Self-hosting / open source | Cassaforte dei segreti per agenti | Estrae i ricordi in automatico | Prezzo di partenza |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OwlMem | Servizio gestito per team: base di conoscenza, memoria e cassaforte | Sì: Server MCP gestito con accesso OAuth | Sì: Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, Gemini, qualsiasi client MCP | Sì: Organizzazioni, membri, un'identità per ogni AI | Markdown su git, più fatti richiamati per significato | Sì: Ogni scrittura è un commit git: diff, ripristino, esportazione | No: No, solo gestito (server in Canada); CLI con licenza MIT | Sì: Cassaforte cifrata end-to-end, approvazione a ogni uso | No: No, gli agenti salvano lezioni e fatti di proposito | Gratis per 1 agente AI; da $19/mese |
| Mem0 | SDK di memoria open source e piattaforma gestita | Sì: Mem0 MCP gestito; OpenMemory (locale) | Sì: Sì, tramite il suo MCP (Claude Code, Cursor, Codex e altri) | Sì: Organizzazioni e progetti con ruoli per i membri | Vector store; memoria a grafo sulla piattaforma | In parte: Cronologia delle modifiche per ricordo; log di audit su Enterprise | Sì: Sì, Apache-2.0 | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, un LLM estrae i ricordi dalle chat | Piano gratuito; da $19/mese |
| Zep | Context layer gestito; Graphiti è open source | Sì: Server Context MCP gestito | Sì: Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex e Cursor | Sì: Grafi condivisi, RBAC e ABAC | Knowledge graph temporale | In parte: I fatti superati vengono invalidati, non cancellati; log di audit nella console | In parte: Graphiti (Apache-2.0); Zep completo con Enterprise BYOC | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, un LLM costruisce il grafo dai messaggi | Piano gratuito; da $125/mese |
| Letta | Framework per agenti con stato (ex MemGPT) | In parte: MCP gestito per creare agenti Letta e scrivere loro | Non pubblicato: Non documentato per altre app AI | Sì: Piano Teams; repository di memoria condivisi (cloud) | File di memoria su git più un archivio vettoriale | Sì: Ogni modifica alla memoria è un commit git | Sì: Sì, Apache-2.0 | In parte: Segreti degli strumenti per agente (variabili d'ambiente) | Sì: Sì, l'agente modifica la propria memoria | Piano gratuito; da $20/mese |
| LangMem | Libreria di memoria open source per LangGraph | Non pubblicato: Non presente nella documentazione di LangMem | Da costruire da sé: Lo costruisci tu | Da costruire da sé: Namespace progettati da te | Store chiave-valore e vettoriale a tua scelta (es. Postgres) | Non pubblicato: Non documentato per lo store | Sì: Sì, MIT | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, un gestore della memoria in background | Gratis (MIT); LangSmith Plus $39/postazione/mese |
| Supermemory | API di memoria e RAG con un server MCP gestito | Sì: Server MCP gestito con OAuth | Sì: Claude, Cursor, Codex, ChatGPT e altri | Sì: Spazi con accesso delimitato; postazioni per il team | Grafo temporale di fatti con vettori | In parte: Conserva le versioni dei fatti; ripristino non documentato | Sì: Sì, versione locale MIT | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, estrae fatti da chat e documenti | Piano gratuito; da $19/mese |
| Cognee | Memoria open source a knowledge graph, più un cloud | Sì: Server cognee-mcp | Sì: Claude Code, Cursor, Codex e altri, su un backend condiviso | Sì: Utenti, tenant, ruoli, permessi per dataset | Knowledge graph più vettori | Non pubblicato: Non documentato | Sì: Sì, Apache-2.0 | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, costruisce un grafo da testo e codice | Piano gratuito; a consumo, $1 per 1M di token |
| MCP Memory Server | Server MCP di riferimento che gira in locale | Sì: È un server MCP (stdio) | In parte: Le app sulla stessa macchina possono condividere un file | No: Nessun utente o permesso integrato | Knowledge graph in un file JSONL locale | Da costruire da sé: Niente di integrato; versiona il file da te | Sì: Solo locale, MIT | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | No: No, il modello chiama gli strumenti quando richiesto | Gratis |
| Basic Memory | Note Markdown locali via MCP, più un cloud | Sì: Server MCP integrato | Sì: Claude, Codex, Cursor, VS Code e Gemini | Sì: Team sul cloud a pagamento | File Markdown più un indice SQLite | In parte: Cloud: cronologia dei file e snapshot; in locale: fai da te | Sì: Sì, AGPL-3.0 | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Non pubblicato: L'AI scrive le note quando glielo chiedi | Gratis in locale; cloud da $15/postazione/mese |
| ChatGPT | Memoria integrata in ChatGPT | In parte: Solo client MCP (connettori) | Non pubblicato: Nessun modo ufficiale per usarla in altre app AI | In parte: Personale; i progetti condivisi usano una memoria solo di progetto | Cloud di OpenAI | In parte: Visualizza ed elimina; nessuna cronologia delle versioni pubblicata | No: No, ospitata da OpenAI | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, dalle tue chat | Inclusa, dal piano Free |
| Claude | Memoria e Projects in Claude; CLAUDE.md in Claude Code | In parte: Solo client MCP (connettori) | In parte: CLAUDE.md è un semplice file; la memoria dell'app resta in Claude | In parte: Projects condivisi su Team ed Enterprise; la memoria è personale | Cloud di Anthropic; file CLAUDE.md sul tuo disco | In parte: Visualizza, modifica, esporta; CLAUDE.md tramite il tuo git | No: No, ospitata da Anthropic | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | In parte: Sì nell'app; CLAUDE.md si scrive a mano | Inclusa, dal piano Free |
| Cursor | Regole nell'editor Cursor | In parte: Solo client MCP | In parte: File di regole e AGENTS.md stanno nel tuo repository | Sì: Team Rules sul piano Teams, più regole su git | File .mdc nel repository; Team Rules nel cloud di Cursor | In parte: Tramite il tuo git; log di audit su Enterprise | Non pubblicato: Non offerto nella pagina dei prezzi | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | No: No, regole scritte a mano (Memories rimosse nella 2.1) | Incluso; Team Rules dal piano Teams |
| Windsurf | Regole e memorie nell'editor (ora Devin Desktop) | In parte: Solo client MCP | In parte: Regole e AGENTS.md nel repository; le memorie restano in locale | In parte: Regole del workspace tramite git; le memorie non sono condivise | File locali | Non pubblicato: Non documentato; regole tramite il tuo git | In parte: Enterprise: deployment dedicato o in VPC | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Sì: Sì, nel vecchio agente Cascade | Piano gratuito; Pro $20/mese |
| Notion | Workspace per team con Notion AI | Sì: Server Notion MCP gestito con OAuth | Sì: Claude Code, Cursor, Codex e altri client MCP | Sì: Permessi su workspace e pagine | Pagine nel cloud di Notion | Sì: Cronologia delle pagine da 7 giorni (Free) a illimitata (Enterprise) | No: No, ospitato da Notion | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Le persone scrivono le pagine; gli agenti seguono una pagina di istruzioni | Piano gratuito; Notion AI completo su Business ($20/membro) |
| Obsidian | App locale per note in Markdown | Non pubblicato: Nessun server MCP ufficiale; plugin della community | In parte: File semplici leggibili da qualsiasi strumento | In parte: Note condivise con Obsidian Sync | File Markdown sul tuo dispositivo | In parte: Sync conserva la cronologia delle versioni (1–12 mesi) | In parte: App locale, gratuita; non open source | Non pubblicato: Non descritto nella loro documentazione | Le note si scrivono a mano | App gratuita; Sync da $4/mese (annuale) |
La RAG (retrieval-augmented generation) recupera passaggi da un insieme di documenti quando arriva una domanda. La memoria degli agenti conserva ciò che un agente ha imparato — fatti, preferenze, decisioni — da una sessione all'altra, così non riparte da zero ogni volta. Una base di conoscenza raccoglie pagine più lunghe che persone e agenti rileggono: come funziona un sistema, la soluzione che ha richiesto un pomeriggio intero. Il context engineering consiste nel decidere quale di questi elementi entra nel contesto del modello, e quando.
OwlMem offre agli agenti due di questi elementi tramite MCP: una base di conoscenza di pagine Markdown (kb_search, kb_write) e una memoria di fatti brevi richiamati per significato, con data di scadenza facoltativa (kb_recall, kb_retain). Nei sistemi multi-agente il punto è che ogni agente legge e scrive nello stesso posto, ciascuno con la propria identità.
Ogni strumento qui è bravo in qualcosa. Una guida rapida:
Scegli Mem0 se stai sviluppando la tua app AI e vuoi un SDK di memoria open source che estragga preferenze e fatti degli utenti dalle conversazioni, con un ampio ecosistema di vector store e LLM.
Scegli OwlMem se vuoi che gli strumenti AI che il tuo team usa già — Claude, ChatGPT, Cursor, Codex — condividano un'unica memoria senza scrivere codice, con una cronologia leggibile in Markdown e una cassaforte per le credenziali.
OwlMem vs Mem0 nel dettaglio →Scegli Zep se ti serve un context layer aziendale che unisca dati di business e conversazioni in un knowledge graph temporale, con governance RBAC e ABAC e opzioni SOC 2 e HIPAA.
Scegli OwlMem se vuoi una memoria condivisa e una base di conoscenza leggere per gli agenti AI del tuo team, con prezzo per agente AI e configurazione in un minuto tramite MCP.
OwlMem vs Zep nel dettaglio →Scegli Letta se stai costruendo agenti con stato, di lunga durata, che gestiscono e riscrivono la propria memoria, e vuoi un framework open source da ospitare in proprio.
Scegli OwlMem se vuoi che gli agenti che usi già condividano un'unica memoria e base di conoscenza, invece di costruire nuovi agenti su un framework.
OwlMem vs Letta nel dettaglio →Scegli LangMem se costruisci agenti con LangGraph o LangChain e vuoi una libreria che tenga estrazione della memoria, archiviazione e ottimizzazione dei prompt nel tuo codice.
Scegli OwlMem se non vuoi costruire né ospitare uno store di memoria, e vuoi solo che ogni AI del team legga e scriva la stessa memoria tramite MCP.
Scegli Supermemory se vuoi un'API di memoria e RAG per il tuo prodotto, con estrazione automatica dei fatti, connettori come Gmail e S3 e una versione locale con licenza MIT.
Scegli OwlMem se vuoi una base di conoscenza per il team in semplice Markdown con cronologia git, regole del team per ogni AI e una cassaforte cifrata end-to-end accanto alla memoria.
Scegli Cognee se vuoi una memoria a knowledge graph open source e in self-hosting, o una pipeline GraphRAG, con database a grafo e vettoriali intercambiabili e permessi per dataset.
Scegli OwlMem se vuoi un servizio gestito senza nulla da far girare: un URL, accesso OAuth e una memoria condivisa da tutte le tue app AI.
Scegli MCP Memory Server se sei una persona sola che prova la memoria per agenti in locale, o vuoi un riferimento minimale da cui imparare: è gratis e tiene tutto in un unico file leggibile.
Scegli OwlMem se più persone o macchine hanno bisogno della stessa memoria, con accesso, un'identità per ogni AI, una cronologia da cui ripristinare e un piano per team.
OwlMem vs MCP Memory Server nel dettaglio →Scegli Basic Memory se vuoi note Markdown local-first che tu e la tua AI modificate insieme e aprite in Obsidian, con un nucleo open source AGPL e un cloud a pagamento facoltativo.
Scegli OwlMem se vuoi uno spazio di team gestito in cui ogni AI ha la propria identità, più memoria con scadenza, regole del team, strumenti di terze parti condivisi e una cassaforte per i segreti.
Scegli ChatGPT se usi soprattutto ChatGPT da solo e vuoi che ricordi le tue preferenze in automatico, senza configurare nulla.
Scegli OwlMem se usi anche Claude, Cursor o Codex e vuoi che condividano ciò che sa ChatGPT — e condividerlo con il tuo team.
OwlMem vs ChatGPT nel dettaglio →Scegli Claude se lavori soprattutto in Claude: memoria e Projects condivisi coprono l'app, e i file CLAUDE.md nel tuo repository guidano Claude Code.
Scegli OwlMem se vuoi la stessa memoria in Claude, ChatGPT, Cursor e Codex, e una base di conoscenza in cui scrive ogni AI del tuo team.
OwlMem vs Claude nel dettaglio →Scegli Cursor se le tue regole vanno accanto al codice: regole di progetto e AGENTS.md su git, con le Team Rules imposte sul piano Teams.
Scegli OwlMem se la conoscenza non è legata a un solo repository o a un solo editor: lezioni, decisioni e fatti che ogni AI del team deve poter trovare.
Scegli Windsurf se lavori in Windsurf e vuoi regole nel tuo workspace più memorie che restano sul tuo computer.
Scegli OwlMem se vuoi memorie condivise tra macchine, persone e app AI invece che tenute su un solo computer.
Scegli Notion se sono le persone a scrivere e organizzare i documenti del team, e vuoi che Notion AI e il server MCP di Notion li leggano.
Scegli OwlMem se sono i tuoi agenti AI a scrivere la conoscenza — lezioni e fatti in Markdown, con controllo dei duplicati e scadenza — e ti serve anche una cassaforte per le loro credenziali.
Scegli Obsidian se vuoi un quaderno Markdown personale, locale e gratuito, con un enorme ecosistema di plugin, e ti va bene collegare l'AI per conto tuo.
Scegli OwlMem se vuoi una memoria condivisa e gestita che i tuoi agenti AI raggiungono da ovunque tramite MCP, con membri del team e permessi.
È ciò che permette a un agente AI di conservare quello che ha imparato tra una sessione e l'altra — fatti, preferenze, decisioni, procedure — invece di ripartire da zero ogni volta. La memoria a lungo termine per gli LLM di solito si trova fuori dal modello, in un database, un grafo o dei file, e viene portata nel contesto quando serve. La memoria condivisa fa un passo in più: più agenti leggono e scrivono nello stesso archivio.
La RAG recupera passaggi da un insieme di documenti per rispondere a una domanda. La memoria viene scritta mentre gli agenti lavorano: cambia nel tempo, e i fatti vecchi vanno aggiornati o ritirati. In OwlMem un ricordo può avere una data di scadenza, così le istantanee come prezzi o versioni si ritirano da sole.
Per alcuni team sì. Mem0 è uno strato di memoria che gli sviluppatori integrano nelle proprie app, con estrazione automatica dalle conversazioni. OwlMem è un server MCP gestito a cui si collegano gli strumenti AI che usi già, con una base di conoscenza Markdown condivisa, una memoria e una cassaforte. Se stai sviluppando il tuo prodotto AI, Mem0, Zep o Letta potrebbero essere più adatti; se vuoi che Claude, ChatGPT, Cursor e Codex condividano la memoria in tutto il team, OwlMem è fatto per questo.
Le loro memorie integrate non sono condivise tra loro: ogni prodotto tiene la propria. Possono però condividere la memoria tramite un server MCP a cui si collegano tutti: aggiungi OwlMem in Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code o Codex, accedi una volta, e tutti leggono e scrivono la stessa memoria persistente. Vedi la guida alla configurazione.
Un server MCP che fornisce ai client AI strumenti per salvare e richiamare ricordi. Il server di riferimento ufficiale tiene un knowledge graph in un file locale su una sola macchina. OwlMem è un server MCP di memoria gestito e una base di conoscenza MCP: un URL, accesso OAuth e la stessa memoria per ogni AI della tua organizzazione.
No. OwlMem è un servizio gestito che gira su server in Canada. La tua base di conoscenza resta comunque tua: è semplice Markdown su git che puoi esportare in qualsiasi momento o sincronizzare con un tuo repository GitHub. Se il self-hosting è un requisito irrinunciabile, opzioni open source come Mem0, Letta, Cognee, Graphiti o Basic Memory girano sulla tua infrastruttura.
Non nella memoria e non nella chat. La cassaforte di OwlMem è cifrata end-to-end: gli elementi vengono cifrati sul tuo computer, gli agenti hanno bisogno della tua approvazione per usarli e owlmem run passa i segreti a un comando invece che al modello. Nessuno degli altri strumenti di memoria confrontati qui descrive nella propria documentazione una cassaforte di credenziali per agenti.
Pagine ufficiali che abbiamo consultato il 25 ottobre 2026:
Gratis per una AI, per sempre. Collega Claude, ChatGPT, Cursor o Codex in un minuto.